影響農村居民非農就業自身因素實證分析

摘 要：主要利用Logit回歸模型和上海市第二次農業普查數據就對影響農村居民轉移就業的個人自身因素進行實證分析，以揭示這些因素對農村居民非農就業的作用方向、機制和程度。

關鍵詞：農村居民；非農就業；Logit回歸；實證分析

中圖分類號：F241.4 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）01-0124-02

收稿日期：2011-10-16

作者簡介：方萬里（1979-），男，江蘇沭陽人，講師，碩士研究生，從事經濟統計研究。

農村居民是繼續從事農業生產還是轉移到其他產業實現非農就業，其選擇受到各種因素的影響和限制，這些因素有個人自身原因也有外部環境使然，這里主要利用Logit回歸模型對影響農村居民轉移就業的個人自身因素進行實證分析，以揭示這些因素對農村居民非農就業的作用方向、機制和程度。

一、Logit回歸模型

假設農村居民有從事農業和從事非農業（如果從事非農業即說明其實現了轉移就業）兩種就業選擇，選擇的概率分別為 1- P 和 P，影響就業選擇的因素有X1、X2、…、Xn，則可建立二項Logit回歸模型：

二、數據處理

利用隨機函數，從上海市第二次農業普查的家庭住戶居民表數據庫中隨機抽取出98 366個樣本數據，約占16~60歲居民表總體的2.3%。樣本中，從事農業的比例為13.5%、非農業為86.5%，與總體的比例13.6%和86.4%相近，說明樣本具有很好的代表性。

影響農村居民就業的自身因素很多，如性別、年齡、受教育程度、是否接受過培訓、身體健康狀況、家庭經濟條件、擇業觀念等。綜合考慮實際情況、這次農業普查所設計的數據指標及上文的分析和相關專家學者的研究成果（如杜書云，2007），本文以上海第二次農業普查中農村居民主要從事行業（Y）為因變量，選取其中的性別（X1）、年齡（X2）、受教育程度（X3）和是否參加過職業技能培訓（X4）四個指標為自變量，把其他內外因素的影響看成常數，即模型中的α。則相應的Logit回歸模型為：

對這些變量做相應的處理：男性（X1=1）、女性（X1=0）；年齡按年齡值計（即X2=年齡）；受教育程度為“文盲”（X3=1）、“小學”（X3=2）、“初中”（X3=3）、“高中”（X3=4）、“大專及以上”（X3=5）；參加過職業技能培訓（X4=1）、未參加過職業技能培訓（X4=0）；2006年主要從事行業為農林牧副漁業（農業，Y=0）、從事其他行業（非農業，Y=1）。

三、結果分析

利用SAS9.1進行Logit回歸，結果（見表1）。各系數估

計值在0.05顯著性水平下均通過檢驗，并且系數符號方向合理，將各個系數估計值帶入表達式（2）中，得：

計算出轉移就業的平均概率為0.863，與總體非農從業人員的比例86.4%相當接近。

可以初步判斷該模型擬合的較為理想。

性別的系數為0.0763，大于零，說明男性比較女性而言更愿意轉移到非農產業就業。第二次農業普查結果顯示上海農村居民農業從業人口58.55萬，其中男性22.63萬，女性35.92萬，女性高于男性，可以看出更多的男性已經轉移到非農產業中。

年齡的系數為-0.0636，小于零，說明隨著年齡的增大，勞動力轉移就業的動力或能力下降。

接受教育程度的系數為0.2831，大于零，說明接受教育程度越高，越不愿意從事農業生產，或者說更有能力轉移從事二三產業。

培訓的系數為0.3742，大于零，而且是所有系數中絕對值最大的，這說明對農村居民進行職業技能培訓是實現他們轉移就業的最重要環節。農村居民由于普遍文化程度較低，通過自學掌握其他職業技能要困難的多，付出的成本也相對較高，而二三產業一般都有一定的知識和職業技能要求，沒有接受過培訓的農村居民很在轉移過程中處于弱勢，所以職業技能培訓越發顯得重要。

參考文獻：

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上海市統計網，2007.

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[責任編輯 吳明宇]